Как нейросети меняют техническую поддержку в 2025 году: задачи, инструменты и снижение затрат

В 2025 году искусственный интеллект помогает не только обрабатывать обращения, но и писать статьи для базы знаний, формировать SQL‑запросы, анализировать звонки и даже участвовать в расчёте заработной платы.

Где используются нейросети в технической поддержке

Сегодня техническая поддержка присутствует не только в ИТ, но и в банках, телекомах, маркетплейсах, образовании и промышленности. В каждой из этих сфер своя модель взаимодействия с пользователями — от колл‑центров до AI‑ботов. Задачи отличаются, но почти везде они включают:

• обработку и классификацию обращений;
• определение их приоритетов;
• техническую консультацию пользователей;
• устранение неполадок, настройку ПО или оборудования;
• передачу инцидентов в разработку и тестирование.

Каждая из этих задач — это процесс, часть которого уже сегодня можно делегировать нейросетям без потери, а зачастую и с повышением качества.

Что нейросети уже делают: ключевые задачи и инструменты

Запросы «не могу войти в профиль» специалист поддержки решает мгновенно. А вот более сложные обращения требуют дополнительных материалов — как для пользователя, так и для оператора.

При этом обращения важно классифицировать и корректно отрабатывать. ​​Если запрос связан с обучением, сотрудник техподдержки обязан:

• предоставить краткую инструкцию;
• отправить ссылку на статью или другой материал;
• при необходимости сообщить менеджеру о потребности клиента в обучении.

Создание таких материалов — задача технической поддержки, в отличие от многочасового обучения.

В 2025 году для коммерческого использования рынок предлагает десятки ИИ‑решений и сотни конфигураций. LLM‑семейства вроде GPT, LLaMA, Claude, PaLM предоставляют гибкие лицензии и API. Несмотря на разнообразие, можно выделить пул оптимальных моделей для работы в службе поддержки.

Анализ звонков и качества обслуживания. Техническая поддержка играет ключевую роль в обеспечении качественного обслуживания клиентов и поддержании репутации компании, поэтому оценка отработки обращений –– важный процесс.

Отделы контроля качества до сих пор в некоторых компаниях работают вручную — сотрудники прослушивают звонки целыми днями. Но сегодня эти задачи всё чаще делегируют ИИ.

Интеграция решений на базе ИИ с CRM‑системой позволяет выгружать записи и анализировать качество консультаций. Например, Playmetrics анализирует их по десяткам параметров:

• чистота и грамотность речи;
• использование неверных формулировок;
• перебивания, интонация;
• уровень эмпатии и эмоционального интеллекта.

Чат‑боты на базе нейросетей и генерация ответов. Боты — основа автоматизации первой линии поддержки. Они:

• дают предварительные ответы на обращения на основе предыдущих диалогов;
• направляют пользователя в нужный раздел базы знаний;
• экономят ресурсы операторов.

YandexGPT‑5, GPT‑4o и Claude 4 — одни из самых популярных моделей для таких задач. Для малого бизнеса часто хватает готовых облачных решений.

Важно: эффективность бота напрямую зависит от качества базы знаний, на которой он обучается. Если продукт сложный и обновляется ежемесячно (например, ПО), полностью делегировать ответы чат‑боту невозможно.

Написание статей и обновление базы знаний. Для создания FAQ, обучающих материалов, инструкций и описаний обновлений компании используют ChatGPT от OpenAI. Он помогает:

• привести текст к единому стилю;
• структурировать материалы;
• проверять соответствие редакционной политике.

Так, в базе знаний «Синтеки» — несколько сотен небольших статей для разбора каждого действия, с которым сталкивается пользователь при использовании программы: от инструкций по работе с заявками на закупку до описаний API. До 70% этих материалов сгенерированы ChatGPT на основании черновиков, что позволило обойтись без технического редактора и сократить трудозатраты.

SQL и аналитика на базе ИИ. Формирование отчётов и предварительный анализ данных — одни из самых трудоемких задач в поддержке. Особенно в сферах с большим объемом информации.

Например, в строительстве отчеты могут включать в себя сотни и тысячи строчек с различной номенклатурой, обработка этих данных требует времени и корректного выведения результата, а GPT‑4o имеет ограничения по длине выдачи кода, поэтому для SQL‑анализа чаще используют:

• Gemini 2.5 — работает с таблицами и данными;
• GPTs — кастомные агенты;
• Claude 4 — отлично интерпретирует таблицы и выводы;
• Grok 4 — экспериментальная для техподдержки, но мощная модель.

В «Синтеке» GPTs применяются для создания сложных, кастомизированных клиентских отчетов. Обучение моделей дата‑инженерами позволяет преобразовать «человеческий» запрос — например: «Сформируй отчет по всем согласованным счетам за первый квартал 2025 года по товарной категории “Арматура”, выведи название поставщиков и сумму всех счетов» — в многоуровневый аналитический документ за минуты.

Зарплату считает ИИ: снижение затрат на службу поддержки

Нейросети значительно сокращают человекочасы при реализации задач, а AI‑ассистенты дают усиление отделам технической поддержки и аналитики данных, помогают справиться с увеличивающимся объемом задач при росте бизнеса без увеличения штата.

В «Синтеке» ИИ также помогает в оценке квалификации сотрудников. На основе дашбордов принимаются решения о дополнительном обучении или успешности испытательного срока. До внедрения ИИ руководитель тратил на это до одного рабочего дня в неделю — теперь анализ охватывает до 100% звонков.

Контроль KPI, расчет заработной платы, выявление нарушений регламентов, фиксация трендов в работе — всё это теперь делается быстрее и объективнее.

Выводы из опыта внедрения ИИ в техподдержку

Каждая компания ставит перед ИИ собственные задачи, поэтому универсального подхода нет. Для малого бизнеса ключевой фактор — простота и доступность.

Всегда проще оплатить учетную запись, чем устанавливать все на свои сервера. Нейросети обновляются с большим темпом развития: где‑то одна модель начинает работать быстрее другой. Поэтому важно иметь возможность оперативно переключаться между ними. Рассмотрим два важных момента.

Промт‑инжиниринг важнее выбора модели. Для эффективной работы нейросети необходимо обучить сотрудников промт‑инжинирингу. Если задачу не удается решить –– скорее всего причина в неправильно составленном задании или недостатках базы знаний. Поэтому обучение –– первый процесс, которым стоит заняться, чтобы получать качественные результаты от любого инструмента.

Искусственный –– да, интеллект –– вряд ли. Важно не переоценивать возможности нейросетей. ИИ — не замена отдела, а его усиление. Даже самые продвинутые модели (например, GPT‑4o) лишь имитируют мышление. Они склонны соглашаться, льстить и подстраиваться. В 7 из 10 случаев приходится добавлять в промт фразы вроде: «используй критическое мышление», «проверь выводы», «ставь под сомнение мое мнение».

Например, если ввести в ChatGPT запрос «рецепт свиных крылышек», он послушно предложит: «возьмите килограмм свиных крылышек». Хотя свиньи, как известно, не летают. GPT подстроится — и не станет спорить. Поэтому даже если будущее за нейросетями — сегодня они инструмент. Мощный, но не всемогущий.